Στην παρούσα διατριβή επεκτείνουμε και γενικεύουμε γνωστές κατανομές ροών. Για το σκοπό αυτό μελετούμε κατανομές απλών σχηματισμών χρησιμοποιώντας τη μέθοδο εμφύτευσης σε Μαρκοβιανή αλυσίδα. Με την ίδια μεθοδολογική προσέγγιση μελετούμε τόσο τις μεταβλητές διωνυμικού τύπου, όσο και τις αντίστοιχες χρόνου αναμονής. Στο Πρώτο Κεφάλαιο παρουσιάζουμε μια ανασκόπηση της ερευνητικής δουλειάς των τελευταίων δεκαετιών σε κατανομές ροών. Στο Δεύτερο Κεφάλαιο μελετούμε κατανομές απλών σχηματισμών, οι οποίες αποτελούν επεκτάσεις και γενικεύσεις κατανομές ροών. Η μελέτη αυτή γίνεται στην περίπτωση που οι δοκιμές είναι ανεξάρτητες. Η υπόθεση αυτή αντικαθίσταται στο Τρίτο Κεφάλαιο από τη γενικότερη υπόθεση δοκιμών που παρουσιάζουν Μαρκοβιανή εξάρτηση πρώτης τάξης και κάτω από αυτό το νέο πλαίσιο μελετούνται κατανομές χρόνου αναμονής. Στο Τέταρτο Κεφάλαιο παρουσιάζεται μια ανασκόπηση των συνεχόμενων συστημάτων στη Θεωρία Αξιοπιστίας. Στη συνέχεια εισάγονται και μελετούνται δύο νέα συστήματα, τα αποία οποία επεκτείνουν και γενικεύουν γνωστά συνεχόμενα συστήματα. Στο Πέμπτο Κεφάλαιο γενικεύεται ένα κλασικό πρόβλημα περιορισμένης χωρητικότητας, το οποίο αναφέρεται συχνά στη Θεωρία Ροών και μας απασχολεί συχνά στο Πρώτο Κεφάλαιο. Νέα αποτελέσματα της διατριβής αυτής δημοσιεύονται στις εργασίες των Dafnis et al. (2007), Dafnis and Philippou (2010), Dafnis et al. (2010a), Dafnis et al. (2010b) και Dafnis et al. (2010c). / In the present Ph.D. thesis we extend and generalize well-known runs' distributions. For this purpose, we study exact distributions of simple patterns using the Markov chain embedding technique. Both binomial-type and waiting-time random variables are treated. In Chapter 1, we review known results on distributions of runs presented over the last decades. In Chapter 2, we study distributions of simple patterns, which extend and generalize distributions of runs. The trials are considered to be independent. This assumption is replaced by the more general one of first order dependence. Under this new framework, waiting time distributions are studied in chapter 3. In Chapter 4, we first review the research on consecutive systems in Reliability Theory. Then, we introduce and study two new systems which are generalizations of consecutive systems extensively studied in literature. Finally, in Chapter 5, a well-known restricted occupancy problem, applicable to the Theory of Runs and often met in Chapter 1, is generalized. New results of the thesis are published in the papers of Dafnis et al. (2007), Dafnis and Philippou (2010), Dafnis et al. (2010a), Dafnis et al. (2010b) and Dafnis et al. (2010c).

Le but de cette thèse est d'étudier la distribution des tailles des répétitions au sein d'un même génome, ainsi que la distribution des tailles des appariements obtenus en comparant différents génomes. Ces distributions présentent d'importantes déviations par rapport aux prédictions des modèles probabilistes existants. Étonnamment, les déviations observées sont distribuées selon une loi de puissance. Afin d'étudier ce phénomène, nous avons développé des modèles mathématiques prenant en compte des mécanismes évolutifs plus complexes, et qui expliquent les distributions observées. Nous avons aussi implémenté des modèles d'évolution de séquences in silico générant des séquences ayant les mêmes propriétés que les génomes étudiés. Enfin, nous avons montré que nos modèles permettent de tester la qualité des génomes récemment séquencés, et de mettre en évidence la prévalence de certains mécanismes évolutifs dans les génomes eucaryotes. / In this thesis, we study the length distribution of maximal exact matches within and between eukaryotic genomes. These distributions strongly deviate from what one could expect from simple probabilistic models and, surprisingly, present a power-law behavior. To analyze these deviations, we develop mathematical frameworks taking into account complex mechanisms and that reproduce the observed deviations. We also implemented in silico sequence evolution models that reproduce these behaviors. Finally, we show that we can use our framework to assess the quality of sequences of recently sequenced genomes and to highlight the importance of unexpected biological mechanisms in eukaryotic genomes.

Un des défis majeurs en traitement radar consiste à identifier une cible cachée dans un environnement bruité. Pour ce faire, il est nécessaire de caractériser finement les propriétés statistiques du bruit, en particulier sa matrice de covariance. Sous l'hypothèse gaussienne, cette dernière est estimée par la matrice de covariance empirique (SCM) dont le comportement est parfaitement connu. Cependant, dans de nombreuses applications actuelles, tels les systèmes radar modernes à haute résolution par exemple, les données collectées sont de nature hétérogène, et ne peuvent être proprement décrites par un processus gaussien. Pour pallier ce problème, les distributions symétriques elliptiques complexes, caractérisant mieux ces phénomènes physiques complexes, ont été proposées. Dans ce cas, les performances de la SCM sont très médiocres et les M-estimateurs apparaissent comme une bonne alternative, principalement en raison de leur flexibilité par rapport au modèle statistique et de leur robustesse aux données aberrantes et/ou aux données manquantes. Cependant, le comportement de tels estimateurs reste encore mal compris. Dans ce contexte, les contributions de cette thèse sont multiples.D'abord, une approche originale pour analyser les propriétés statistiques des M-estimateurs est proposée, révélant que les propriétés statistiques des M-estimateurs peuvent être bien approximées par une distribution de Wishart. Grâce à ces résultats, nous analysons la décomposition de la matrice de covariance en éléments propres. Selon l'application, la matrice de covariance peut posséder une structure particulière impliquant valeurs propres multiples contenant les informations d'intérêt. Nous abordons ainsi divers scénarios rencontrés dans la pratique et proposons des procédures robustes basées sur des M-estimateurs. De plus, nous étudions le problème de la détection robuste du signal. Les propriétés statistiques de diverses statistiques de détection adaptative construites avec des M-estimateurs sont analysées. Enfin, la dernière partie de ces travaux est consacrée au traitement des images radar à synthèse d'ouverture polarimétriques (PolSAR). En imagerie PolSAR, un effet particulier appelé speckle dégrade considérablement la qualité de l'image. Dans cette thèse, nous montrons comment les nouvelles propriétés statistiques des M-estimateurs peuvent être exploitées afin de construire de nouvelles techniques pour la réduction du speckle. / One of the main challenges in radar processing is to identify a target hidden in a disturbance environment. To this end, the noise statistical properties, especially the ones of the disturbance covariance matrix, need to be determined. Under the Gaussian assumption, the latter is estimated by the sample covariance matrix (SCM) whose behavior is perfectly known. However, in many applications, such as, for instance, the modern high resolution radar systems, collected data exhibit a heterogeneous nature that cannot be adequately described by a Gaussian process. To overcome this problem, Complex Elliptically Symmetric distributions have been proposed since they can correctly model these data behavior. In this case, the SCM performs very poorly and M-estimators appear as a good alternative, mainly due to their flexibility to the statistical model and their robustness to outliers and/or missing data. However, the behavior of such estimators still remains unclear and not well understood. In this context, the contributions of this thesis are multiple.First, an original approach to analyze the statistical properties of M-estimators is proposed, revealing that the statistical properties of M-estimators can be approximately well-described by a Wishart distribution. Thanks to these results, we go further and analyze the eigendecomposition of the covariance matrix. Depending on the application, the covariance matrix can exhibit a particular structure involving multiple eigenvalues containing the information of interest. We thus address various scenarios met in practice and propose robust procedures based on M-estimators. Furthermore, we study the robust signal detection problem. The statistical properties of various adaptive detection statistics built with M-estimators are analyzed. Finally, the last part deals with polarimetric synthetic aperture radar (PolSAR) image processing. In PolSAR imaging, a particular effect called speckle significantly degrades the image quality. In this thesis, we demonstrate how the new statistical properties of M-estimators can be exploited in order to build new despeckling techniques.

Cette thèse traite de processus de détérioration en théorie du risque et en biomathématique. En théorie du risque, le processus de détérioration étudié est celui des sinistres supportés par une compagnie d'assurance. Le premier chapitre examine la distribution de Markov-Polya comme loi possible pour modéliser le nombre de sinistres et établit certains liens avec la famille de lois de Katz/Panjer. Nous construisons la loi de Markov-Polya sur base d'un modèle de survenance des sinistres et nous montrons qu'elle satisfait une récurrence élégante. Celle-ci permet notamment de déduire un algorithme efficace pour la loi composée correspondante. Nous déduisons la famille de Katz/Panjer comme famille limite de la loi de Markov-Polya. Le second chapitre traite de la famille dite "Lagrangian Katz" qui étend celle de Katz/Panjer. Nous motivons par un problème de premier passage son utilisation comme loi du nombre de sinistres. Nous caractérisons toutes les lois qui en font partie et nous déduisons un algorithme efficace pour la loi composée. Nous examinons également son indice de dispersion ainsi que son comportement asymptotique. Dans le troisième chapitre, nous étudions la probabilité de ruine sur horizon fini dans un modèle discret avec taux d'intérêt positifs. Nous déterminons un algorithme ainsi que différentes bornes pour cette probabilité. Une borne particulière nous permet de construire deux mesures de risque. Nous examinons également la possibilité de faire appel à de la réassurance proportionelle avec des niveaux de rétention égaux ou différents sur les périodes successives. Dans le cadre de processus épidémiques, la détérioration étudiée consiste en la propagation d'une maladie de type SIE (susceptible - infecté - éliminé). La manière dont un infecté contamine les susceptibles est décrite par des distributions de survie particulières. Nous en déduisons la distribution du nombre total de personnes infectées à la fin de l'épidémie. Nous examinons en détails les épidémies dites de type Markov-Polya et hypergéométrique. Nous approximons ensuite cette loi par un processus de branchement. Nous étudions également un processus de détérioration similaire en théorie de la fiabilité où le processus de détérioration consiste en la propagation de pannes en cascade dans un système de composantes interconnectées.

A Markov process is defined by its transition matrix. A skip-free Markov process is a stochastic system defined by a level that can only change by one unit either upwards or downwards. A regular perturbation is defined as a modification of one or more parameters that is small enough not to change qualitatively the model.<p>This thesis focuses on a category of methods, called matrix analytic methods, that has gained much interest because of good computational properties for the analysis of a large family of stochastic processes. Those methods are used in this work in order i) to analyze the effect of regular perturbations of the transition matrix on the stationary distribution of skip-free Markov processes; ii) to determine transient distributions of skip-free Markov processes by performing regular perturbations.<p>In the class of skip-free Markov processes, we focus in particular on quasi-birth-and-death (QBD) processes and Markov modulated fluid models.<p><p>We first determine the first order derivative of the stationary distribution - a key vector in Markov models - of a QBD for which we slightly perturb the transition matrix. This leads us to the study of Poisson equations that we analyze for finite and infinite QBDs. The infinite case has to be treated with more caution therefore, we first analyze it using probabilistic arguments based on a decomposition through first passage times to lower levels. Then, we use general algebraic arguments and use the repetitive block structure of the transition matrix to obtain all the solutions of the equation. The solutions of the Poisson equation need a generalized inverse called the deviation matrix. We develop a recursive formula for the computation of this matrix for the finite case and we derive an explicit expression for the elements of this matrix for the infinite case.<p><p>Then, we analyze the first order derivative of the stationary distribution of a Markov modulated fluid model. This leads to the analysis of the matrix of first return times to the initial level, a charactersitic matrix of Markov modulated fluid models.<p><p>Finally, we study the cumulative distribution function of the level in finite time and joint distribution functions (such as the level at a given finite time and the maximum level reached over a finite time interval). We show that our technique gives good approximations and allow to compute efficiently those distribution functions.<p><p><p>----------<p><p><p><p><p><p>Un processus markovien est défini par sa matrice de transition. Un processus markovien sans sauts est un processus stochastique de Markov défini par un niveau qui ne peut changer que d'une unité à la fois, soit vers le haut, soit vers le bas. Une perturbation régulière est une modification suffisamment petite d'un ou plusieurs paramètres qui ne modifie pas qualitativement le modèle.<p><p>Dans ce travail, nous utilisons des méthodes matricielles pour i) analyser l'effet de perturbations régulières de la matrice de transition sur le processus markoviens sans sauts; ii) déterminer des lois de probabilités en temps fini de processus markoviens sans sauts en réalisant des perturbations régulières. <p>Dans la famille des processus markoviens sans sauts, nous nous concentrons en particulier sur les processus quasi-birth-and-death (QBD) et sur les files fluides markoviennes. <p><p><p><p>Nous nous intéressons d'abord à la dérivée de premier ordre de la distribution stationnaire – vecteur clé des modèles markoviens – d'un QBD dont on modifie légèrement la matrice de transition. Celle-ci nous amène à devoir résoudre les équations de Poisson, que nous étudions pour les processus QBD finis et infinis. Le cas infini étant plus délicat, nous l'analysons en premier lieu par des arguments probabilistes en nous basant sur une décomposition par des temps de premier passage. En second lieu, nous faisons appel à un théorème général d'algèbre linéaire et utilisons la structure répétitive de la matrice de transition pour obtenir toutes les solutions à l’équation. Les solutions de l'équation de Poisson font appel à un inverse généralisé, appelé la matrice de déviation. Nous développons ensuite une formule récursive pour le calcul de cette matrice dans le cas fini et nous dérivons une expression explicite des éléments de cette dernière dans le cas infini.<p>Ensuite, nous analysons la dérivée de premier ordre de la distribution stationnaire d'une file fluide markovienne perturbée. Celle-ci nous amène à développer l'analyse de la matrice des temps de premier retour au niveau initial – matrice caractéristique des files fluides markoviennes. <p>Enfin, dans les files fluides markoviennes, nous étudions la fonction de répartition en temps fini du niveau et des fonctions de répartitions jointes (telles que le niveau à un instant donné et le niveau maximum atteint pendant un intervalle de temps donné). Nous montrerons que cette technique permet de trouver des bonnes approximations et de calculer efficacement ces fonctions de répartitions. / Doctorat en Sciences / info:eu-repo/semantics/nonPublished

In seismology, an important goal is to attain a better understanding of the earthquake process. In this study of the physics of aftershock generation, I couple statistical analysis with modelling of physical processes in the postseismic period. I present a theoretical formulation for the distribution of interevent times for aftershock sequences obeying the empirically well established Omori law. As opposed to claims by other authors, this work demonstrates that the duration of the time interval between two successive earthquakes cannot be used to identify whether or not they belong to the same aftershock sequence or occur as a result of the same underlying process. This implies that a proper understanding of earthquake interevent time distributions is necessary before conclusions regarding the physics of the earthquake process are drawn. In a discussion of self-organised criticality (SOC) in relation to empirical laws in seismology, I find that Omori's law for aftershocks cannot be used as evidence for the theory of SOC. Instead, I consider that the occurrence of aftershocks in accordance with Omori's law is a result of a physical process that can be modelled and understood. I analyse characteristic features in the spatiotemporal distribution of aftershocks in the south Iceland seismic zone, following the two M6.5 June 2000 earthquakes and a M4.5 earthquake in September, 1999. These features include an initially constant aftershock rate, whose duration is larger following a larger main shock, and a subsequent power law decay that is interrupted by distinct and temporary deviations in terms of rate increases and decreases. Based on pore pressure diffusion modelling, I interpret these features in terms of main shock initiated diffusion processes. I conclude that thorough data analysis and physics-based modelling are essential components in attempts to improve our understanding of processes governing the occurrence of earthquakes.

In this thesis, we present and analyze three algorithms that are designed to make computer simulation more efficient, valid, and/or applicable. The first algorithm uses simulation cloning to enhance efficiency in transient simulation. Traditional simulation cloning is a technique that shares some parts of the simulation results when simulating different scenarios. We apply this idea to transient simulation, where multiple replications are required to achieve statistical validity. Computational savings are achieved by sharing some parts of the simulation results among several replications. We improve the algorithm by inducing negative correlation to compensate for the (undesirable) positive correlation introduced by sharing some parts of the simulation. Then we identify how many replications should share the same data, and provide numerical results to analyze the performance of our approach. The second algorithm chooses a set of best systems when there are multiple candidate systems and multiple objectives. We provide three different formulations of correct selection of the Pareto optimal set, where a system is Pareto optimal if it is not inferior in all objectives compared to other competing systems. Then we present our Pareto selection algorithm and prove its validity for all three formulations. Finally, we provide numerical results aimed at understanding how well our algorithm performs in various settings. Finally, we discuss the estimation of input distributions when theoretical distributions do not provide a good fit to existing data. Our approach is to use a quasi-empirical distribution, which is a mixture of an empirical distribution and a distribution for the right tail. We describe an existing approach that involves an exponential tail distribution, and adapt the approach to incorporate a Pareto tail distribution and to use a different cutoff point between the empirical and tail distributions. Then, to measure the impact, we simulate a stable M/G/1 queue with a known inter-arrival and unknown service time distributions, and estimate the mean and tail probabilities of the waiting time in queue using the different approaches. The results suggest that if we know that the system is stable, and suspect that the tail of the service time distribution is not exponential, then a quasi-empirical distribution with a Pareto tail works well, but with a lower bound imposed on the tail index.

Thèse numérisée par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

Les temps de réponse dans une tache de reconnaissance d’objets visuels diminuent de façon significative lorsque les cibles peuvent être distinguées à partir de deux attributs redondants. Le gain de redondance pour deux attributs est un résultat commun dans la littérature, mais un gain causé par trois attributs redondants n’a été observé que lorsque ces trois attributs venaient de trois modalités différentes (tactile, auditive et visuelle). La présente étude démontre que le gain de redondance pour trois attributs de la même modalité est effectivement possible. Elle inclut aussi une investigation plus détaillée des caractéristiques du gain de redondance. Celles-ci incluent, outre la diminution des temps de réponse, une diminution des temps de réponses minimaux particulièrement et une augmentation de la symétrie de la distribution des temps de réponse. Cette étude présente des indices que ni les modèles de course, ni les modèles de coactivation ne sont en mesure d’expliquer l’ensemble des caractéristiques du gain de redondance. Dans ce contexte, nous introduisons une nouvelle méthode pour évaluer le triple gain de redondance basée sur la performance des cibles doublement redondantes. Le modèle de cascade est présenté afin d’expliquer les résultats de cette étude. Ce modèle comporte plusieurs voies de traitement qui sont déclenchées par une cascade d’activations avant de satisfaire un seul critère de décision. Il offre une approche homogène aux recherches antérieures sur le gain de redondance. L’analyse des caractéristiques des distributions de temps de réponse, soit leur moyenne, leur symétrie, leur décalage ou leur étendue, est un outil essentiel pour cette étude. Il était important de trouver un test statistique capable de refléter les différences au niveau de toutes ces caractéristiques. Nous abordons la problématique d’analyser les temps de réponse sans perte d’information, ainsi que l’insuffisance des méthodes d’analyse communes dans ce contexte, comme grouper les temps de réponses de plusieurs participants (e. g. Vincentizing). Les tests de distributions, le plus connu étant le test de Kolmogorov- Smirnoff, constituent une meilleure alternative pour comparer des distributions, celles des temps de réponse en particulier. Un test encore inconnu en psychologie est introduit : le test d’Anderson-Darling à deux échantillons. Les deux tests sont comparés, et puis nous présentons des indices concluants démontrant la puissance du test d’Anderson-Darling : en comparant des distributions qui varient seulement au niveau de (1) leur décalage, (2) leur étendue, (3) leur symétrie, ou (4) leurs extrémités, nous pouvons affirmer que le test d’Anderson-Darling reconnait mieux les différences. De plus, le test d’Anderson-Darling a un taux d’erreur de type I qui correspond exactement à l’alpha tandis que le test de Kolmogorov-Smirnoff est trop conservateur. En conséquence, le test d’Anderson-Darling nécessite moins de données pour atteindre une puissance statistique suffisante. / Response times in a visual object recognition task decrease significantly if targets can be distinguished by two redundant attributes. Redundancy gain for two attributes is a common finding, but redundancy gain from three attributes has been found only for stimuli from three different modalities (tactile, auditory, and visual). This study extends those results by showing that redundancy gain from three attributes within the visual modality is possible. It also provides a more detailed investigation of the characteristics of redundancy gain. Apart from a decrease in response times for redundant targets, these include a decrease in minimal response times and an increase in symmetry of the response time distribution. This study further presents evidence that neither race models nor coactivation models can account for all characteristics of redundancy gain. In this context, we discuss the problem of calculating an upper limit for the performance of race models for triple redundant targets, and introduce a new method of evaluating triple redundancy gain based on performance for double redundant targets. In order to explain the results from this study, the cascade race model is introduced. The cascade race model consists of several input channels, which are triggered by a cascade of activations before satisfying a single decision criterion, and is able to provide a unifying approach to previous research on the causes of redundancy gain. The analysis of the characteristics of response time distributions, including their mean, symmetry, onset, and scale, is an essential tool in this study. It was therefore important to find an adequate statistical test capable of reflecting differences in all these characteristics. We discuss the problem and importance of analysing response times without data loss, as well as the inadequacy of common methods of analysis such as the pooling of response times across participants (e.g. Vincentizing) in the present context. We present tests of distributions as an alternative method for comparing distributions, response time distributions in particular, the most common of these being the Kolmogorov-Smirnoff test. We also introduce a test yet unknown in psychology: the two-sample Anderson-Darling test of goodness of fit. We compare both tests, presenting conclusive evidence that the Anderson-Darling test is more accurate and powerful: when comparing two distributions that vary (1) in onset only, (2) in scale only, (3) in symmetry only, or (4) that have the same mean and standard deviation but differ on the tail ends only, the Anderson-Darling test proves to detect differences better than the Kolmogorov-Smirnoff test. Finally, the Anderson-Darling test has a type I error rate corresponding to alpha whereas the Kolmogorov-Smirnoff test is overly conservative. Consequently, the Anderson- Darling test requires less data than the Kolmogorov-Smirnoff test to reach sufficient statistical power.

Cette thèse comporte deux chapitres principaux. Deux problèmes indépendants de Modélisation Mathématique y sont étudiés. Au chapitre 1, on étudiera le problème de l’existence et de l’unicité des distributions quasi-stationnaires (DQS) pour un mouvement Brownien avec dérive, tué en zéro dans le cas où la frontière d’entrée est l’infini et la frontière de sortie est zéro selon la classification de Feller.Ce travail est lié à l’article pionnier dans ce sujet  par Cattiaux, Collet, Lambert, Martínez, Méléard, San Martín; où certaines conditions suffisantes ont été établies pour prouver l’existence et l’unicité de DQS dans le contexte d’une famille de Modèles de Dynamique des Populations.Dans ce chapitre, nous généralisons les théorèmes les plus importants de ce travail pionnier, la partie technique est basée dans la théorie de Sturm-Liouville sur la demi-droite positive. Au chapitre 2, on étudiera le problème d’obtenir des bornes inférieures optimales sur l’Hamiltonien du Modèle d’Ising avec interactions à longue portée, l’interaction entre deux spins situés à distance d décroissant comme d^(2-a), où a ϵ[0,1).Ce travail est lié à l’article publié en 2005 par Cassandro, Ferrari, Merola, Presutti où les bornes inférieures optimales sont obtenues dans le cas où a est dans [0,(log3/log2)-1) en termes de structures hiérarchiques appelées triangles et contours.Les principaux théorèmes obtenus dans cette thèse peuvent être résumés de la façon suivante:1. Il n’existe pas de borne inférieure optimale pour l’Hamiltonien en termes de triangles pour a dans ϵ[log2/log3,1). 2. Il existe une borne optimale pour l’Hamiltonien en termes de contours pour a dans a ϵ [0,1). / This thesis contains two main Chapters, where we study two independent problems of Mathematical Modelling : In Chapter 1, we study the existence and uniqueness of Quasi Stationary Distributions (QSD) for a drifted Browian Motion killed at zero, when $+infty$ is an entrance Boundary and zero is an exit Boundary according to Feller's classification. The work is related to the previous paper published in 2009 by { Cattiaux, P., Collet, P., Lambert, A., Martínez, S., Méléard, S., San Martín, where some sufficient conditions were provided to prove the existence and uniqueness of QSD in the context of a family of Population Dynamic Models. This work generalizes the most important theorems of this work, since no extra conditions are imposed to get the existence, uniqueness of QSD and the existence of a Yaglom limit. The technical part is based on the Sturm Liouville theory on the half line. In Chapter 2, we study the problem of getting quasi additive bounds on the Hamiltonian for the Long Range Ising Model when the interaction term decays according to d^{2-a}, a ϵ[0,1). This work is based on the previous paper written by Cassandro, Ferrari, Merola, Presutti, where quasi-additive bounds for the Hamiltonian were obtained for a in [0,(log3/log2)-1) in terms of hierarchical structures called triangles and Contours. The main theorems of this work can be summarized as follows: 1 There does not exist a quasi additive bound for the Hamiltonian in terms of triangles when a ϵ [0,(log3/log2)-1), 2. There exists a quasi additive bound for the Hamiltonian in terms of Contours for a in [0,1).